Comparison of in vitro vitellogenin synthesis among different nonylphenol products using primary cultures of tilapia hepatocytes
Notice bibliographique
Résumé
Effect of nonylphenol (NP) products from different companies on in vitro vitellogenin (VTG) synthesis was compared using tilapia (Oreochromis mossambicus) hepatocytes cultures. Addition of NP at a concentration of 10-3 M to the medium caused death of hepatocytes (NP-A and NP-B) and delay of monolayer formation (NP-C). No cell death was observed at a concentration of 10-4 M (NP-A, -B and -C) but cell adhesion was slower than control. These results suggest that high concentration of NP is toxic against tilapia hepatocytes. When effects of estradiol-17β (E2, 10-7 M) and NP (10-4 M) on in vitro VTG synthesis were examined, addition of E2 and NP-A and NP-B to the media resulted in elevation of VTG. NP-C did not induce VTG in the medium. Co-treatment of NP-B and tamoxifen, a non-steroidal anti-estrogen, reduced VTG synthesis. These results suggest that NP has estrogenic potential in primary cultures of tilapia hepatocytes and acts through binding to the estrogen receptor, and that there is a difference in the induction level of VTG among different NP products.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».